计算机应用

作者：杜嘻嘻, 程华, 房一泉

单位：华东理工大学 信息科学与工程学院, 上海 200237

关键词：自动摘要模型,抽取式摘要模型,生成式摘要模型,编码器-解码器,强化学习,优势演员-评论家算法

基金：赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20170520）。

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余，而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题，提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型（A2C-RLAS）。首先，用基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合神经网络的抽取器（extractor）来提取原文关键句；然后，用基于拷贝机制和注意力机制的重写器（rewriter）来精炼关键句；最后，使用强化学习的优势演员-评论家（A2C）算法训练整个网络，把重写摘要和参考摘要的语义相似性（BERTScore值）作为奖励（reward）来指导抽取过程，从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，与基于强化学习的抽取式摘要（Refresh）模型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型（SummaRuNNer）和分布语义奖励（DSR）模型等模型相比，A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅，冗余的内容有效减少，且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型，A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6.3%和10.2%；相较于DSR模型，A2C-RLAS模型的F1值提高了30.5%。

来源：2021年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2021年第3期